文献类型：期刊文章

作　　者：彭显刚[1] 郑伟钦[1] 林利祥[1] 刘艺[1] 林幕群[2]

机构地区：[1]广东工业大学自动化学院,广东省广州市510006 [2]广东电网公司汕头供电局,广东省汕头市515041

出　　处：《电网技术》

基　　金：中国南方电网公司科技项目(K-GD2014-0609)~~

年　　份：2015

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：3195-3201

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20154801606129)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统的电价执行稽查方法存在着一定的人为因素和随意性的不足,提出了一种基于密度聚类分析和Fréchet判别分析的电价执行稽查方法。首先,从计量营销一体化系统中提取电力用户用电数据,利用数据预处理模块对其进行预处理;其次,利用密度聚类分析技术,根据电力用户月用电量邻域内的户数密度,选取高户数密度样本作为k-means聚类算法的最优初始聚类中心并根据组合聚类评价指标确定最佳聚类数,从而构建不同营业区域、不同用电类别的典型电力用户月用电量轨迹曲线;然后,采用基于Fréchet距离判别的分析方法对待稽查用户进行辨别分析,包括:1)计算新样本与典型月用电量轨迹的Fréchet距离,设定合理的距离判别阈值;2)计算每个用户用电异常嫌疑系数和判别吻合系数,分别设定阈值,确定电价异常用户。通过某供电企业的应用实例,文中提出的电价执行稽查方法的稽查准确率为83.33%,优于传统稽查方法的稽查结果(28.57%);异常用户嫌疑系数普遍较高,判别吻合系数相对较低。实例验证了所提稽查方法的准确性和有效性。

关 键 词：电价稽查  密度k-means聚类分析  Fréchet判别分析  典型月用电量轨迹  异常用户  

分 类 号：TP391]